Google的AI芯片是如何一步步進化過來的？

　　Google I/O是由Google舉行的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)者年會，討論的焦點是用Google和開放網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。這個年會自2008年開始舉辦，到今年已經(jīng)是舉辦的第9屆了。

　　在今年的年會上，Google主要發(fā)布了以下8種產(chǎn)品：智能助手Google Assistant，與Amazon Echo競爭的無線揚聲器和語音命令設(shè)備Google Home，消息應(yīng)用Allo，視頻呼叫應(yīng)用Duo，VR平臺Daydream，獨立應(yīng)用程序的支持Android Wear 2.0，允許不安裝而使用應(yīng)用的Android Instant Apps，以及允許在Chromebook上使用Android應(yīng)用Google Play on Chrome OS。

　　而這8中產(chǎn)品主要都集中在了軟件領(lǐng)域。

　　(Google I/O 2016現(xiàn)場圖via：webpronews.com)

　　在Google I/O 2016的主題演講進入尾聲時，Google的CEO皮采提到了一項他們這段時間在AI和機器學(xué)習(xí)上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit(張量處理單元)的處理器，簡稱TPU。在大會上皮采只是介紹了這款TPU的一些性能指標，并在隨后的博客中公布了一些使用場景，并沒有對這款處理器的架構(gòu)以及內(nèi)部的運作機制進行詳細闡述，所以我們也許需要從一些常見的處理器的結(jié)構(gòu)出發(fā)，試圖猜測與探究下這款用于機器學(xué)習(xí)的專屬芯片到底有著怎樣的一個面孔。

　　(Tensor processing unit實物圖 via：cio-today.com)

　　首先我們先來看看我們最熟悉的中央處理器(Central Processing Unit)，簡稱CPU。它是一種超大規(guī)模的集成芯片，而且是一種通用芯片，也就是說，它可以用它來做很多種類的事情。我們?nèi)粘Ｊ褂玫碾娔X使用的處理器基本上都是CPU，看個電影、聽個音樂、跑個代碼，都沒啥問題。

　　| 我們來看看CPU的結(jié)構(gòu)

　　CPU主要包括運算器(ALU，Arithmetic and Logic Unit)和控制器(CU，Control Unit)兩大部件。此外，還包括若干個寄存器和高速緩沖存儲器及實現(xiàn)它們之間聯(lián)系的數(shù)據(jù)、控制及狀態(tài)的總線。從上面的敘述我們可以看出，CPU主要包含運算邏輯器件、寄存器部件以及控制部件等。

　　(CPU結(jié)構(gòu)簡化圖 via：blog.csdn.net)

　　從字面上我們也很好理解，運算邏輯器件主要執(zhí)行算術(shù)運算、移位等操作，以及地址運算和轉(zhuǎn)換;寄存器件主要用于保存運算中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)以及指令等;控制器件則是負責(zé)對指令譯碼，并且發(fā)出為完成每條指令所要執(zhí)行的各個操作的控制信號。

　　我們可以運用下面這張圖來說明一條指令在CPU中執(zhí)行的大致過程：

　　(CPU執(zhí)行指令圖 via：blog.csdn.net)

　　CPU從程序計數(shù)器取到指令，通過指令總線將指令送至譯碼器，將轉(zhuǎn)譯后的指令交給時序發(fā)生器與操作控制器，然后運算器對數(shù)據(jù)進行計算，通過數(shù)據(jù)總線將數(shù)據(jù)存至數(shù)據(jù)緩存寄存器。

　　我們從CPU的結(jié)構(gòu)以及執(zhí)行過程可以看出，CPU遵循的是馮諾依曼架構(gòu)，馮諾依曼的核心就是：存儲程序，順序執(zhí)行。

　　從上面的描述我們可以看出，CPU就像一個有條不紊的管家，我們吩咐的事情總是一步一步來做。但是隨著摩爾定律的推進以及人們對更大規(guī)模與更快處理速度的需求的增加，CPU好像執(zhí)行起任務(wù)來就不那么令人滿意了。于是人們就想，我們可不可以把好多個處理器放在同一塊芯片上，讓他們一起來做事，這樣效率是不是就會高很多，這是GPU就誕生了。

　　| GPU誕生了

　　GPU全稱為Graphics Processing Unit，中文為圖形處理器，就如它的名字一樣，GPU最初是用在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備(如平板電腦、智能手機等)上運行繪圖運算工作的微處理器。因為對于處理圖像數(shù)據(jù)來說，圖像上的每一個像素點都有被處理的需要，這是一個相當(dāng)大的數(shù)據(jù)，所以對于運算加速的需求圖像處理領(lǐng)域最為強烈，GPU也就應(yīng)運而生。

　　(CPU與GPU結(jié)構(gòu)對比示意圖 via：baike.baidu.com)

　　通過CPU與GPU結(jié)構(gòu)上的對比我們可以看出，CPU功能模塊很多，能適應(yīng)復(fù)雜運算環(huán)境;GPU構(gòu)成則相對簡單，大部分晶體管主要用于構(gòu)建控制電路(比如分支預(yù)測等)和Cache，只有少部分的晶體管來完成實際的運算工作。而GPU的控制相對簡單，且對Cache的需求小，所以大部分晶體管可以組成各類專用電路、多條流水線，使得GPU的計算速度有了突破性的飛躍，擁有了更強大的處理浮點運算的能力。當(dāng)前最頂級的CPU只有4核或者6核，模擬出8個或者12個處理線程來進行運算，但是普通級別的GPU就包含了成百上千個處理單元，高端的甚至更多，這對于多媒體計算中大量的重復(fù)處理過程有著天生的優(yōu)勢。

　　這就好比在畫一幅畫的時候CPU是用一支筆一筆一筆的來畫，而GPU則是多支筆對不同的位置同時進行描繪，那自然效率就是突飛猛進的。

　　(英特爾CPU與英偉達GPU浮點運算性能對比圖 via：blog.sina.com.cn)

　　雖然GPU是為了圖像處理而生的，但是我們通過前面的介紹可以發(fā)現(xiàn)，它在結(jié)構(gòu)上并沒有專門為圖像服務(wù)的部件，只是對CPU的結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化與調(diào)整，所以現(xiàn)在GPU不僅可以在圖像處理領(lǐng)域大顯身手，它還被用來科學(xué)計算、密碼破解、數(shù)值分析，海量數(shù)據(jù)處理(排序，Map-Reduce等)，金融分析等需要大規(guī)模并行計算的領(lǐng)域。所以GPU也可以認為是一種較通用的芯片。

　　| FPGA應(yīng)運而生

　　隨著人們的計算需求越來越專業(yè)化，人們希望有芯片可以更加符合我們的專業(yè)需求，但是考慮到硬件產(chǎn)品一旦成型便不可再更改這個特點，人們便開始想，我們可不可以生產(chǎn)一種芯片，讓它硬件可編程。也就是說——

　　這一刻我們需要一個比較適合對圖像進行處理的硬件系統(tǒng)，下一刻我們需要一個對科學(xué)計算比較適合的硬件系統(tǒng)，但是我們又不希望焊兩塊板子，這個時候FPGA便應(yīng)運而生。

　　FPGA是Field Programmable Gate Array的簡稱，中文全稱為場效可編程邏輯閘陣列，它是作為專用集成電路領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了全定制電路的不足，又克服了原有可編程邏輯器件門電路數(shù)有限的缺點。

　　FPGA運用硬件描述語言(Verilog或VHDL)描述邏輯電路，可以利用邏輯綜合和布局、布線工具軟件，快速地?zé)浿罠PGA上進行測試。人們可以根據(jù)需要，通過可編輯的連接，把FPGA內(nèi)部的邏輯塊連接起來。這就好像一個電路試驗板被放在了一個芯片里。一個出廠后的成品FPGA的邏輯塊和連接可以按照設(shè)計者的需要而改變，所以FPGA可以完成所需要的邏輯功能。

　　(FPGA結(jié)構(gòu)簡圖 via：dps-az.cz/vyvoj)

　　FPGA這種硬件可編程的特點使得其一經(jīng)推出就受到了很大的歡迎，許多ASIC(專用集成電路)就被FPGA所取代。這里需要說明一下ASIC是什么。ASIC是指依產(chǎn)品需求不同而定制化的特殊規(guī)格集成電路，由特定使用者要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計、制造。這里之所以特殊說明是因為我們下面介紹的TPU也算是一種ASIC。

　　FPGA與ASIC芯片各有缺點，F(xiàn)PGA一般來說比ASIC的速度要慢，而且無法完成更復(fù)雜的設(shè)計，并且會消耗更多的電能;而ASIC的生產(chǎn)成本很高，如果出貨量較小，則采用ASIC在經(jīng)濟上不太實惠。但是如果某一種需求開始增大之后， ASIC的出貨量開始增加，那么某一種專用集成電路的誕生也就是一種歷史趨勢了，我認為這也是Google生產(chǎn)Tensor processing unit的一個重要出發(fā)點。至此，TPU便登上歷史舞臺。

　　隨著機器學(xué)習(xí)算法越來越多的應(yīng)用在各個領(lǐng)域并表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，例如街景、郵件智能回復(fù)、聲音搜索等，對于機器學(xué)習(xí)算法硬件上的支持也越來越成為一種需要。目前很多的機器學(xué)習(xí)以及圖像處理算法大部分都跑在GPU與FPGA上面，但是通過上面的講述我們可以知道，這兩種芯片都還是一種通用性芯片，所以在效能與功耗上還是不能更緊密的適配機器學(xué)習(xí)算法，而且Google一直堅信偉大的軟件將在偉大的硬件的幫助下更加大放異彩，所以Google便在想，我們可不可以做出一款專用機機器學(xué)習(xí)算法的專用芯片，TPU便誕生了。

　　(TPU板卡圖 via：cloudplatform.googleblog.com)

　　| Google想做一款專用機機器學(xué)習(xí)算法的專用芯片——TPU

　　從名字上我們可以看出，TPU的靈感來源于Google開源深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，所以目前TPU還是只在Google內(nèi)部使用的一種芯片。

　　Google其實已經(jīng)在它內(nèi)部的數(shù)據(jù)中心跑TPU跑了一年多了，性能指標杠杠的，大概將硬件性能提升了7年的發(fā)展時間，約為摩爾定律的3代。對于性能來說，限制處理器速度的最大兩個因素是發(fā)熱與邏輯門的延遲，其中發(fā)熱是限制速度最主要的因素?，F(xiàn)在的處理器大部分使用的是CMOS技術(shù)，每一個時鐘周期都會產(chǎn)生能量耗散，所以速度越快，熱量就越大。下面是一張CPU時鐘頻率與能量消耗的關(guān)系，我們可以看到，增長是指數(shù)性的。

　　(CPU時鐘頻率與功耗關(guān)系圖 via：electronics.stackexchange.com)

　　從TPU的外觀圖我們可以看出，其中間突出一塊很大的金屬片，這便是為了可以很好地對TPU高速運算是產(chǎn)生大量的熱進行耗散。

　　TPU的高性能還來源于對于低運算精度的容忍，也就是說每一步操作TPU將會需要更少的晶體管。在晶體管總?cè)萘坎蛔兊那闆r下，我們就可以單位時間在這些晶體管上運行更多的操作，這樣我們就可以以更快的速度通過使用更加復(fù)雜與強大的機器學(xué)習(xí)算法得到更加智能的結(jié)果。我們在TPU的板子上看到了插條，所以目前Google使用TPU的方式是將載有TPU的板子插在數(shù)據(jù)中心機柜的硬盤驅(qū)動器插槽里來使用。

　　而且我覺得TPU的高性能還來源于它數(shù)據(jù)的本地化。對于GPU，從存儲器中取指令與數(shù)據(jù)將耗費大量的時間，但是機器學(xué)習(xí)大部分時間并不需要從全局緩存中取數(shù)據(jù)，所以在結(jié)構(gòu)上設(shè)計的更加本地化也加速了TPU的運行速度。

　　(AlphaGo對戰(zhàn)李世乭比賽中使用的載有TPU的服務(wù)器機架，不知道為什么側(cè)面貼的圍棋圖有種萌感。via：googleblog.com)

　　在Google數(shù)據(jù)中心的這一年來，TPU其實已經(jīng)干了很多事情了，例如機器學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)RankBrain，它是用來幫助Google處理搜索結(jié)果并為用戶提供更加相關(guān)搜索結(jié)果的;還有街景Street View，用來提高地圖與導(dǎo)航的準確性的;當(dāng)然還有下圍棋的計算機程序AlphaGo，其實這一點上也有個很有趣的地方，我們在描述AlphaGo的那篇Nature文章中看到，AlphaGo只是跑在CPU+GPUs上，文章中說AlphaGo的完整版本使用了40個搜索線程，跑在48塊CPU和8塊GPU上，AlphaGo的分布式版本則利用了更多的機器，40個搜索線程跑在1202個CPU和176塊GPU上。這個配置是和樊麾比賽時使用的，所以當(dāng)時李世乭看到AlphaGo與樊麾的對弈過程后對人機大戰(zhàn)很有信心。但是就在短短的幾個月時間，Google就把運行AlphaGo的硬件平臺換成了TPU，然后對戰(zhàn)的局勢就艱難了起來。

　　那么除了TPU可以更好更快地運行機器學(xué)習(xí)算法，Google發(fā)布它還有什么其他目的。我覺得說的玄幻一些，Google也許在下一盤大棋。

　　Google說他們的目標是在工業(yè)界的機器學(xué)習(xí)方面起到先鋒帶頭作用，并使得這種創(chuàng)新的力量惠及每一位用戶，并且讓用戶更好地使用TensorFlow 和 Cloud Machine Learning。其實就像微軟為它的HoloLens增強現(xiàn)實頭顯配備了全息處理單元(holographic processing unit，HPU)，像TPU這樣的專業(yè)硬件只是它遠大征程的一小步，不僅僅是想讓自己在公共云領(lǐng)域超過市場老大Amazon Web Services (AWS)。隨著時間的推移，Google會放出更多的機器學(xué)習(xí)API，現(xiàn)在Google已經(jīng)推出了云機器學(xué)習(xí)平臺服務(wù)和視覺API，我們可以相信，做機器學(xué)習(xí)技術(shù)與市場的leader才是Google更大的目標。